Ricardo Abarca, Manuel Olivares, Tamara Venegas y Pabla Quintana

Algunos servicios meteorológicos e hidrológicos nacionales (SMHN) han implementado un enfoque de pronóstico basado en impacto (PBI), lo cual está alineado con la visión de la Organización Meteorológica Mundial (OMM). Dentro de este contexto, el presente estudio busca determinar los valores de umbrales críticos de precipitación acumulada en la región central de Chile considerando los datos relacionados a impactos hidrometeorológicos registrados por dos instituciones estatales. Preliminarmente, se agruparon los eventos de precipitación de acuerdo a distintas características físicas, con el fin de determinar si existe una relación entre su intensidad y los impactos, demostrándose la existencia de un grupo de eventos severos que causan el 95% de todos los impactos registrados, el cual se ajusta a la estructura sinóptica de una tormenta cálida, descrita en estudios anteriores. Este resultado otorga la confianza para categorizar los distintos impactos en tres niveles de gravedad, de acuerdo a los tres niveles de advertencia de la Dirección Meteorológica de Chile (DMC), de manera tal que se les pueda asociar umbrales de precipitación. Estos umbrales se obtienen mediante la técnica de aprendizaje de máquina (machine learning) denominada árboles de decisión. Los resultados obtenidos indican que, si bien en muchas ocasiones la precipitación es suficiente para la determinación de un nivel de impacto, existen otras variables meteorológicas que la complementan. Así, este estudio presenta un marco inicial de trabajo para generar alertas por impactos de acuerdo a los tres niveles de advertencia de la DMC.